是与剪枝不同的模型压缩手段之一。知识蒸馏也可以与模型剪枝结合起来，例如将完整模型作为教师模型，将剪枝...
一方面,局部稀疏性对硬件和软件更优化,能够实现更大的推理加速;另一方面,局部稀疏性有助于更好地保持和教师模型相近的模型框架,这有助于蒸馏知识的传递。 2.3 与过往剪枝+蒸馏方法的对比 从蒸馏的角度:表 1 展示了蒸馏视角下 HomoDistil 和现有“剪枝+蒸馏”方法的区别。 ▲表1. 蒸馏视角下 HomoDistil 和其他方...
• 与通常认为掩码质量对稀疏再训练最重要的普遍看法相反，我们主张一个正交且未充分探索的主题：改进...
轻量化网络是指在保持模型精度的基础上，进一步减少模型参数量和复杂度的一种技术。它既包括了对网络结构的探索，又有知识蒸馏、模型剪枝、模型量化等模型压缩技术的运用，是目前工业界和学术界的一个研究重点。在5月份，智东西公开课AI技术教研组聚焦于轻量化网络设计与优化的研究与应用，全新策划推出「轻量化网络...
稀疏模式:与过往剪枝方法常用的全局稀疏模式不同,本文采用的是针对单个权重的局部稀疏性,即修剪后的模型在所有权重矩阵内都满足一定的稀疏性要求。一方面,局部稀疏性对硬件和软件更优化,能够实现更大的推理加速;另一方面,局部稀疏性有助于更好地保持和教师模型相近的模型框架,这有助于蒸馏知识的传递。
前两者目的提高模型泛化能力，知识蒸馏是压缩模型的。联系没找到